- 파이썬을 활용한 A/B 테스트를 통한 구매량 예측하기

09 Nov 2023

python

마케팅 팀에서는 제품에 대한 효과적인 마케팅 전략을 개발하기 위해 A/B 테스트를 자주 활용합니다. A/B 테스트는 제품 또는 서비스의 두 가지 다른 버전을 무작위로 선택한 사용자 그룹에게 제공하여 성능을 비교하는 방법입니다.

이번에는 파이썬을 사용하여 A/B 테스트를 통해 구매량을 예측해보겠습니다. 구매량은 많은 변수에 의해 영향을 받는다는 점을 고려해야 합니다. 따라서 여러 변수를 분석하고 예측 모델을 구축하여 어떤 버전이 더 많은 구매를 유도하는지 확인할 수 있습니다.

먼저, 데이터를 수집하고 전처리하는 과정이 필요합니다. 이 단계에서는 사용자 그룹, 제품 버전, 구매량 등과 같은 변수를 포함한 데이터를 수집하고 정리합니다.

import pandas as pd

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터 전처리
processed_data = data.dropna()  # 결측치 제거 또는 대체
processed_data['group'] = processed_data['group'].map({'A': 0, 'B': 1})  # 그룹을 0과 1로 매핑

다음으로, 데이터를 시각화하여 그룹 간의 차이를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 변수가 구매량에 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다.

import seaborn as sns

# 그룹에 따른 구매량 분포 시각화
sns.boxplot(x='group', y='purchase', data=processed_data)

이제 모델을 학습시키고 예측을 수행할 차례입니다. 여기서는 선형 회귀 모델을 사용하여 구매량을 예측하겠습니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 변수 선택
X = processed_data[['group', 'variable1', 'variable2']]
y = processed_data['purchase']

# 학습 및 테스트 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 선형 회귀 모델 학습
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)

# 평가
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

마지막으로, 결과를 분석하고 결론을 도출합니다. 학습된 모델을 통해 각 그룹의 구매량을 예측할 수 있으며, 해당 결과를 통해 어떤 버전이 더 우수한 성과를 보이는지를 확인할 수 있습니다.

A/B 테스트를 통한 구매량 예측은 마케팅 전략 개발에 매우 유용한 도구입니다. 파이썬을 활용하여 데이터 전처리, 시각화, 모델 학습 및 평가를 수행할 수 있으며, 이를 통해 최적의 마케팅 전략을 도출할 수 있습니다.

#dataanalysis #abtest